一种基于储能和考核标准的功率预测优化方法

1.本发明属于风力发电与功率预测技术领域，特别是涉及一种基于储能和考核标准的功率预测优化方法。


背景技术：

2.风能是我们大力发展的新能源，但因其波动性和间歇性的特点，对电网造成一定的不利影响。功率预测能降低弃风率，提高风能的消纳，是安全高效利用风能发电的重要保障。但是由于数值天气预报(nwp)技术的限制，以及风电机组自身的因素的影响，导致预测功率与风电机组实际功率必然存在偏差。电网出于安全考虑，会对预测功率进行考核，促使风电厂提高功率预测的精度和合格率。
3.2020年以来，新疆、内蒙古等多个省分都提出了可再生能源项目配置储能的政策要求，鼓励和推动电储能建设和参与，促进清洁能源高质量发展。对于电厂而言，如何充分利用储能系统和功率预测系统，更好的满足电网的要求，提高自身的发电收益，是一个值得深入研究的问题。


技术实现要素：

4.针对上述存在的技术问题，提供一种基于储能和考核标准的功率预测优化方法，根据电网的并网运行管理实施细则要求及日计算月考核的特点，基于储能系统的性能和功率调节能力，对功率预测偏差进行修正，最终实现风电机组实际功率与预测功率的符合性。
5.本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：
6.本发明一种基于储能和考核标准的功率预测优化方法，包括如下步骤：
7.步骤1.获取相关数据：包括风机历史数据、scada数据、数值天气预报以及储能系统的数据；
8.步骤2.对步骤1获取的数据进行处理
9.剔除异常数据和错误数据；对数据进行归一化处理，消除不同变量之间的不同量纲；
10.步骤3.功率预测模型的训练及预测
11.采用风机历史数据对功率预测模型进行训练；根据数值天气预报(nwp)，通过训练好的功率预测模型进行未来功率预测，得到未来k时刻的功率p
fk
；
12.步骤4.基于电网的并网运行管理实施细则和储能系统调节能力，建立功率预测修正模型
13.基于储能系统的调节能力，使得各时段的偏差趋于相等，则准确率q的计算公式为：
14.15.即：
16.其中：n为不合格时段数；
17.p
mk
为k时段的实际平均功率；
18.p
pk
为k时段的预测平均功率；
19.c
ap
为电厂运行装机容量；
20.n为日预报总时段数；
21.pc储能系统的调节功率；
22.步骤5、将预测值p
fk
作为实际平均功率p
mk
，基于功率预测修正模型进行修正，则得到最终功率预测值p
pk
：
[0023][0024]
本发明的有益效果为：
[0025]
本发明提供一种基于储能和考核标准的功率预测优化方法，根据电网的并网运行管理实施细则要求及日计算月考核的特点，基于储能系统的性能和功率调节能力，对功率预测偏差进行修正，最终实现风电机组实际功率与预测功率的符合性，减少给电网造成的冲击，也可以减少电厂因功率预测偏差过大被考核。
附图说明
[0026]
图1为本发明的功率预测流程图。
具体实施方式
[0027]
下面结合附图和实施例对本发明进行详细描述。
[0028]
实施例：本发明基于储能和考核标准的功率预测优化方法，具体包括以下步骤：
[0029]
步骤1.获取相关数据:
[0030]
所述数据包括风机历史数据、scada数据、数值天气预报(nwp)，以及储能系统的数据；
[0031]
步骤2.数据的处理
[0032]
对步骤1获取的数据进行清洗，剔除异常数据和错误数据；对数据进行归一化处理，消除不同变量之间的不同量纲，提升计算速度；
[0033]
步骤3.功率预测模型的训练及预测
[0034]
使用风机历史数据对功率预测模型进行训练；所述功率预测模型为现有模型；
[0035]
根据数值天气预报(nwp)，使用训练好的功率预测模型进行未来功率预测，得到未来k时刻的功率p
fk
；
[0036]
步骤4.基于电网的并网运行管理实施细则和储能系统调节能力，建立功率预测修正模型：
[0037]
根据电网的并网运行管理实施细则的规定，功率预测准确率q为：
[0038][0039]
其中：p
mk
为k时段的实际平均功率；
[0040]
p
pk
为k时段的预测平均功率；
[0041]cap
为电厂运行装机容量；
[0042]
n为日预报总时段数；
[0043]
风电场的功率预测采用日计算月考核的方式进行，月平均风电功率预测准确率≥75％，为合格。鉴于储能系统的调节能力，一般为电厂容量的10％，加入储能系统的调节功率pc。假定满足电网考核标准的最低功率预测准确率为q，准确率q的计算公式为：
[0044][0045]
本例设定n＝96，准确率为75％，不合格时段n为24，储能容量为10％。
[0046]
功率预测采用15分钟为一个时段，一天24小时共96个时段，即n＝96。
[0047][0048]
基于月平均风电功率预测准确率≥75％，为合格，不合格时段的比例为x％＝1-75％＝25％，其中x的取值范围1-25％之内，数值越小表示误差越小，准确率越高；不合格时段：
[0049]
nxx％＝nx25％＝24个；在功率预测准确率一定时，n值越小，单个时段功率预测偏差越大；如果，n值越小，单个时段功率预测偏差也小，则会得到更高的功率预测准确率：
[0050][0051]
基于储能系统的调节能力，通过调节，使得各偏差时段的偏差趋于相等，则准确率q的计算公式可变为：
[0052][0053][0054]
步骤5.把预测值p
fk
作为实际平均功率p
mk
，基于功率预测修正模型进行修正，则得到最终功率预测值
[0055]
[0056]
即：p
pk
＝p
fk-p
c-2
×
(1-q)
×cap
。
[0057]
可以理解的是，以上关于本发明的具体描述，仅用于说明本发明而并非受限于本发明实施例所描述的技术方案，本领域的普通技术人员应当理解，仍然可以对本发明进行修改或等同替换，以达到相同的技术效果；只要满足使用需要，都在本发明的保护范围之内。


技术特征：
1.一种基于储能和考核标准的功率预测优化方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1.获取相关数据：包括风机历史数据、scada数据、数值天气预报以及储能系统的数据；步骤2.对步骤1获取的数据进行处理剔除异常数据和错误数据；对数据进行归一化处理，消除不同变量之间的不同量纲；步骤3.功率预测模型的训练及预测采用风机历史数据对功率预测模型进行训练；根据数值天气预报(nwp)，通过训练好的功率预测模型进行未来功率预测，得到未来k时刻的功率p
fk
；步骤4.基于电网的并网运行管理实施细则和储能系统调节能力，建立功率预测修正模型基于储能系统的调节能力，使得各时段的偏差趋于相等，则准确率q的计算公式为：即：其中：n为不合格时段数；p
mk
为k时段的实际平均功率；p
pk
为k时段的预测平均功率；c
ap
为电厂运行装机容量；n为日预报总时段数；p
c
储能系统的调节功率；步骤5、将预测值p
fk
作为实际平均功率p
mk
，基于功率预测修正模型进行修正，则得到最终功率预测值p
pk
：

技术总结
一种基于储能和考核标准的功率预测优化方法，属于风力发电与功率预测技术领域。包括获取相关数据；对获取的数据进行处理；进行功率预测模型的训练；通过训练好的功率预测模型进行未来功率预测，得到未来k时刻的功率P


技术研发人员：许傲然 刘昱辰 魏家和 高阳 刘宝良 谷彩连 钟丹田 王森 马仕海 冷雪敏 陈效国
受保护的技术使用者：沈阳工程学院
技术研发日：2022.02.09
技术公布日：2022/6/4